RecipeMind

我们提出了一种用于配方构思的计算方法，这是一项下游任务，可帮助用户选择和收集用于制作菜肴的食材。为了执行此任务，我们开发了RecipeMind，这是一种食物亲和力得分预测模型，可量化将成分添加到其他成分组中的适用性。我们构建了一个大规模数据集，其中包含基于成分共现的得分，以训练和评估食物亲和力得分预测的RecipeMind。RecipeMind在配方构思中部署，通过建议其他成分来帮助用户扩展初始成分集。实验和定性分析表明，RecipeMind在履行其在美食领域的辅助作用方面具有潜力。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

RecipeMind是一个用于配方构思的大规模数据集，基于成分共现训练食物亲和力得分预测模型，以帮助用户扩展食材集。该数据集由高丽大学、世宗大学和索尼人工智能于2022年发布，支持在美食领域进行辅助决策。